В Хабаровском крае ученые Тихоокеанского государственного университета разработали нейросеть, способную предсказывать урожайность сельскохозяйственных культур с точностью до 85%. Используя спутниковые снимки, метеорологические данные и характеристики почвы, эта инновационная технология открывает новые возможности для повышения эффективности сельского хозяйства.
В плодородной почве нейросеть может определить урожайность картофеля, ячменя, пшеницы, овса, гречихи и сои. Благодаря собранному и обработанному массиву данных, включая метеорологические показатели, изображения полей со спутников и состав почвы, нейросеть обучается предсказывать урожайность с высокой точностью. Сравнительный анализ с отчетами Российской академии наук подтверждает результаты.
Специалисты выявили, что рекуррентная нейронная сеть оказалась наиболее эффективной для проведения расчетов. Она обрабатывает временные ряды и строит прогнозы. Кроме того, применяются различные математические модели регрессионного анализа и аппроксимации функций.
Полученная модель будет предоставлена региональным предприятиям. Ожидается, что нейросеть и проведенные исследования помогут агрономам и фермерам оптимизировать использование ресурсов и минимизировать риски, связанные с изменением климатических условий.
В дальнейшем ученые планируют усовершенствовать нейросеть, чтобы повысить точность прогнозирования урожайности и адаптировать ее под другие культуры, распространенные в крае. Также нейросеть будет обучена определять влияние различных удобрений на урожайность.
